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La vegetación se enfrenta con frecuencia a factores de estrés, definidos como condiciones o sustancias desfavorables que perturban su metabolismo, crecimiento o desarrollo. Estos se clasifican en estrés abiótico (relacionado con el clima y las condiciones del suelo) y biótico. El estrés abiótico, en particular, abarca elementos climáticos como olas de calor y sequías, así como condiciones edáficas adversas como salinidad, erosión, escasez hídrica, y deficiencias en materia orgánica o nutrientes. Las alteraciones fisiológicas inducidas por estos estresores impactan significativamente el crecimiento vegetal, con consecuencias perjudiciales para la producción agrícola. La magnitud del efecto de cada tipo de estrés en el rendimiento de los cultivos varía en función del factor estresante específico, la especie cultivada y las condiciones ambientales circundantes. No obstante, la detección precoz y la implementación de medidas de protección pueden mitigar los efectos negativos del estrés en la salud de las plantas.

Figura 1. Imágenes de las áreas piloto seleccionadas. 1. Arrozales (Vega del Guadalquivir); 2. Trigo y cebada de la Comarca de Campo de Cámara (Campo de Gibraltar-Flysch de Colmenar)

El presente proyecto se propone avanzar en la comprensión del efecto combinado de los principales estresores ambientales en el entorno mediterráneo, con el objetivo de mejorar la capacidad de predicción y mitigación en un contexto de cambio ambiental global inminente. La investigación se centra en el desarrollo de novedosos modelos multiescalares basados en teledetección hiperespectral e Inteligencia Artificial para optimizar la detección temprana del estrés abiótico múltiple en la vegetación. Esto se logrará mediante la identificación de cambios en rasgos biofísicos y bioquímicos clave, tales como el índice de área foliar (LAI), el contenido de clorofilas a y b, nitrógeno y agua. Se explorará la creación de modelos híbridos que integren técnicas de IA con la inversión de Modelos de Transferencia Radiativa (RTM), estableciendo relaciones entre estos rasgos y su firma hiperespectral a diversas escalas espaciales. La adquisición de esta información hiperespectral se realizará mediante plataformas de teledetección hiperespectral de última generación (como los satélites PRISMA, Enmap y CHIME) y sensores hiperespectrales de detección próxima. Para llevar a cabo esta investigación, se realizarán diversas campañas de campo a diferentes niveles de escala: parcela (90 m), subparcela (15 m) y microparcela (1,5 m).

Las mediciones obtenidas en estas campañas alimentarán los modelos generados a escala local y se utilizarán para realizar el escalado a nivel regional (up-scaling). Se estudiará la complementariedad de las nuevas misiones de teledetección satelital multi e hiperespectral de la Agencia Espacial Europea (ESA), incluyendo Sentinel-2, PRISMA, EnMap y CHIME. Para la calibración y validación de los modelos causa-efecto entre los estresores abióticos y los cambios en los rasgos de la vegetación, se considerarán plantas herbáceas con distinta estacionalidad, específicamente arrozales y trigales. Ambas presentan un impacto económico significativo en el sector primario y se localizan en condiciones ambientales representativas de todo el cinturón mediterráneo, como el Valle del Guadalquivir (e.g., Albufera de Valencia o delta del Ebro) y el Flysch de Colmenar (e.g., Campo de Gibraltar, Castilla y León o La Mancha). El presente proyecto se alinea con la Línea 5 de investigación: Adaptación de los sistemas productivos al cambio climático, mitigación y preservación de la biodiversidad.

Soil erosion and degradation pose significant threats to agricultural sustainability, food security, and economic stability. Despite awareness, conservation measures are often neglected due to barriers such as cost and information gaps. Addressing these challenges requires multidisciplinary approaches integrating scientific research, stakeholder engagement, and technological
innovation.

The project aims to develop comprehensive soil erosion models, understand stakeholders’ perceptions, and create a decision support system (DSS) for vineyard management. The objectives include developing innovative solutions, enhancing soil health, mitigating erosion risk, understanding social factors, and promoting sustainable practices.

The project emphasizes multidisciplinary integration and knowledge transfer, leveraging advances in artificial intelligence, big data analytics, and cloud computing to address the impacts of climate change and promote agricultural ecosystem conservation.

The proposal will be developed by 11 partners from 6 European countries, with 5 academic organizations and 6 SMEs with different backgrounds.

COORDINATION: UNIVERSIDAD DE GRANADA Spain

2 UNIVERSITAT TRIER DE

3 ATHINA-EREVNITIKO KENTRO KAINOTOMIAS STIS TECHNOEL

4 GRANIOT SATELLITE TECHNOLOGIES SL Spain

5 7HC SOCIETA A RESPONSABILITA LIMITATA IT

6 GAIA ROBOTICS IDIOTIKI KEFALAIOUXIKI ETAIREIA EL

7 EMMANOUIL ORFANOS KAI SIA EE EL

8 UNIVERSITA DEGLI STUDI DI ROMA LA SAPIENZA IT

9 UNIVERSITAT DE VALENCIA ES

10 TERRAenvision NL

11 IBLA: Institut fir Biologesch Landwirtschaft an Agrarökologie Luxemburg

Project summary:

Today, an estimated 60-70% of soils in the EU are (severely) degraded due to unsustainable land use practices and pollution. The SOILCRATES consortium includes 21 partners from across the quadruple helix that fully acknowledge the importance of healthy soils and wish to work together on the tasks defined by the EU Mission ‘A Soil Deal for Europe’. The ambition of SOILCRATES is to create four sustainable and dynamic Living Labs (LLs), to monitor soil health and biodiversity beyond the state-of-the-art, to enhance soil structure and health, and to increase soil literacy in society. During the project lifetime, four LLs based in the Netherlands, France, Ireland, and Spain, will be improving and monitoring the soil structure, soil life, and crop-growing conditions of mineral soils. In these LLs, stakeholders will work with the experimental sites (ESs) land managers to foster innovations and practices suited for the local context. Through co-creation and co-learning, the LLs will increase their knowledge of soils and the underlying soil processes. Special attention would be given to exploring crop diversity and vegetative cover, the application of organic soil amendments and irrigation techniques, and combining these practices at the farm level. By using various educational tools, SOILCRATES will make this knowledge available to the wider public and use it further to inform science, practices, and policy briefs to reduce pressures on soils. By the end of the project, four regional LLs would be fully sustainable and operational. The initial partnership would be enlarged with 40 sub-grantees – ESs and lighthouses (LHs) testing and demonstrating good practices developed through the project (EUR 1,600,000 budget allocated for FSTP). Collaboration will also be established with other LLs, sister projects, JRC, and EUSO. Proposed solutions are expected to spark further regional innovation, uptake of practices and monitoring solutions, and increase the impact of the project.

 Duration: 48 months – Start date 1 October 2024 – End date 30 September 2028

 Budget:  € 11 987 316.25

 21 partners

 Coordinated by PROVINCIE FRYSLAN (FRL)

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Development and deployment of an integrated monitoring and decision support system for sustainable soil management in vineyards.

Main goals:

1. Develop the first comprehensive tool for sustainable soil management for vineyards, considering erosion and water conservation.
2. Create an open data network that integrates multiple environmental factors (climate, soil, vegetation status, etc.) and different methodologies (experimental plots, soil analysis, ground sensors, and remote sensing tools) in vineyards.
3. Consider the farmers’ opinion in the creation of a user-friendly and operational tool with an intuitive interface.
4. Use physically-based and distributed hydrological models (at event or continuous scale) configured from the developed experimental trials, whose results will also feed the AI analysis tool (e.g., maps of rill/interrill erosion, infiltration, rainfall, …).
5. Holistic evaluation of the soil retention services resulting from improved (or proposed) management practices.
6. Improve the downstream impact on water quality in rivers, ecological status, or reservoir sedimentation.
7. The project objectives aim to enhance the innovative character of the proposal by creating an ICT (Information and Communication Technology) linked to artificial intelligence, big data analysis, and cloud information to achieve a tool that contributes to the digitalization of field tasks, the fight against climate change, and the conservation of agricultural ecosystems, with a particular emphasis on soil. Therefore, the main areas focus on: Focus area 4C: Prevent soil erosion and improve soil management. Focus area 5A: Greater efficiency in water use in agriculture.

DESARROLLO E IMPLEMENTACIÓN DE UNA HERRAMIENTA INTEGRAL DE MONITORIZACIÓN Y TOMA DE DECISIONES SOBRE MANEJO SOSTENIBLE DEL SUELO EN VIÑEDOS

1. Desarrollar la primera herramienta integral para los agricultores de manejo sostenible del suelo para viñedos considerando la erosión y la conservación del agua.
2. Crear una red abierta de datos que integre múltiples factores ambientales (clima, suelo, estado de la vegetación, etc.) y diferentes metodologías (parcelas experimentales, análisis de suelo, sensores terrestres y herramientas de teledetección) en viñedos.
3. Considerar la opinión de los agricultores en la creación de una herramienta operativa de fácil uso y con una interfaz amigable.
4. El uso de modelos hidrológicos de base física y distribuidos (a
   escala de evento o continua) configurados a partir de los ensayos
   experimentales desarrollados, cuyos resultados alimentarán, además, a la
   herramienta de análisis a partir de IA (p.e. mapas de erosión
   rill/interril, infiltración, lluvia,….)
5. Evaluación holística de los servicios de retención de suelo
   resultante de las prácticas de manejo mejoradas (o propuestas). 
6. Mejora en el impacto aguas abajo en la calidad de aguas de los ríos, estado ecológico o sedimentación de embalses.

Los objetivos del proyecto tratan de realzar el carácter innovador de la propuesta con la creación de una TIC (Tecnologías de la Información y Comunicación) liagada a la inteligencia artificial, análisis de big data e información en la nube para coseguir una herramienta que contribuya a la digitalización de las tareas del campo, la lucha contra el cambio climático y la conservación de los ecosistemas agrícolas, con especial hincapié en el suelo. Por ello las principales área se centran en:

• Focus área 4C: Prevenir la erosión de los suelos y mejorar la gestión de los mismos. 
• Focus área 5A: Mayor eficacia en el uso del agua en la agricultura.